Under the Same Sky: Connecting Students and Cultures through Circumpolar Nursing Education
Notice bibliographique
Résumé
The recruitment and retention of health professionals in rural, remote, and northern regions is an ongoing challenge. The Northern Nursing Education Network brought together nursing students working in rural and remote regions of the circumpolar north in Innovative Learning Institute on Circumpolar Health (ILICH) events to create opportunities for shared learning and expose both students and faculty to local and traditional knowledge that informs health behaviors specific to regions with Indigenous populations. Using participant experience data extracted from program discussions, evaluations, and reflective notes conducted after ILICH events held in 2015⁻2017, this paper explores how these two-week institutes can contribute to knowledge that is locally relevant yet transferable to rural areas across the circumpolar north. The findings clustered around experiences related to (1) Language as a barrier and an enabler; (2) shared values and traditions across borders; (3) differences and similarities in nursing practice; (4) new perspectives in nursing; and (5) building sustainable partnerships. Students learned more about their own culture as well as others by exploring the importance of language, cultures, and health inequity on different continents. Shared values and traditional knowledge impacted student perspectives of social determinants of health that are highly relevant for nurses working in the circumpolar north.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».